Reda Taleb 
Les équipes de vente B2B seront probablement soumises à une pression accrue pour faire plus avec moins en 2023. Pour relever ce défi, elles devront sans doute miser sur les technologies d’automatisation, notamment le Machine Learning (ML) qui arrive à maturité. Objectif : approcher le bon contact avec le bon discours au bon moment.
Automatiser la veille et y intégrer des éléments ML et IA
L’analyse ML approfondie, alimentée par les bonnes sources de données, permet d’identifier les comptes présentant des signaux pertinents, actuels et crédibles qui indiquent un désir de changement de fournisseur, de prestataire ou de technologie.
Par exemple, un client potentiel peut se préparer à introduire une expérience client remaniée et modernisée qui nécessite un nouveau stack technologique. Une entreprise peut être en train de rattraper son retard en matière d’initiatives de transformation numérique et envoyer des signaux sur une migration imminente vers le cloud. Aussi, un nouveau dirigeant qui rejoint une entreprise ou qui prend les rênes d’un nouveau département clé voudra sans doute piloter le changement.
En automatisant la veille et en y intégrant des éléments de Machine Learning et d’IA, les entreprises du B2B peuvent détecter toutes les composantes de la méthodologie BANT de qualification des prospects pour mieux hiérarchiser les opportunités, mieux allouer leurs ressources et doper leur performance commerciale.
Éliminer le « bruit » qui entoure l’approche commerciale
Les équipes de vente pourraient (et devraient) exploiter de la même manière les connaissances du ML pour trouver et cibler les entreprises ayant des stack technologiques anciens ou qui tendent à l’obsolescence. Celles-ci offrent des opportunités évidentes. Les entreprises qui ressentent des pain points issus d’une technologie obsolète qu’elles pourraient facilement remplacer par l’offre d’un fournisseur sont souvent les plus mûres… et le ML peut vous aider à les identifier.
Le ML peut également vous aider à identifier les entreprises qui présentent une infrastructure technologique compatible avec votre solution. En somme, votre produit peut se glisser directement dans le stack technologique du prospect et lui offrir des avantages tangibles en mode « Quick Win ». Ici, les chances de closer sont élevées… et c’est un Quick Win pour vous.
Enfin, les bases de données alimentées par le ML peuvent révéler la véritable valeur potentielle d’un client cible, permettant aux équipes de vente de prioriser les comptes en fonction de leur taille potentielle avec une belle précision.
Un professionnel de la vente à la recherche du bon décideur pour l’équipe de développement de logiciels d’une organisation cible peut perdre beaucoup de temps à passer en revue d’innombrables postes, de la R&D à l’ingénierie en passant par le développement d’applications, le DevOps, etc. Et il risque de ne jamais trouver les personnes qui ont la volonté et l’autorité de prendre une décision d’achat favorable ou de l’influencer.
Pendant ce temps, un fournisseur concurrent, dont les équipes de vente sont informées par de la Data ML sur ce même client, peut immédiatement contacter l’acheteur le plus probable avec le bon discours et au bon moment.
